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某课网-Flink 从0到1实战实时风控系统

2023-10-5 22:44 发布者: admin 原作者: admin 评论 0 查看 692
点击下载:Flink 从0到1实战实时风控系统 Flink 核心技能实操 + 亿级数据性能调优 + Groovy 动态规则引擎实践 进阶大数据开发高手 黑灰产问题日益突出的当下,“风控”已经成为大多数公司的基础业务之一。能够设计 ...
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Flink 核心技能实操 + 亿级数据性能调优 + Groovy 动态规则引擎实践 进阶大数据开发高手
黑灰产问题日益突出的当下,“风控”已经成为大多数公司的基础业务之一。能够设计并架构风控体系,是大数据工程师的重要竞争力。课程将基于 Flink+ Groovy 构建风控系统,以生产视角带你掌握风控体系设计的核心要素、Flink 实用技能、优化技巧、故障处理策略等高阶技能,并融合贯通运用到实际工作中,助力提升你的架构设计思维和代码实践能力,少走弯路,加速职业发展。

适合人群
大数据开发者
Java 开发者
对 Flink 感兴趣的研究者

技术储备
熟悉 Java 基础语法
熟悉 Springboot 基本操作
了解大数据组件基础操作

环境参数
Flink 1.14.5
Clickhouse 21.1.9.41
Springboot 2.6.11
Docker 23.0
Redis 6.2.1


试看链接:https://pan.baidu.com/s/1DkW2pVF4QvO8JYzSQNgq6Q?pwd=06t7


目录大纲:

第1章 课程介绍与学习指南
4 节|31分钟
收起
视频:
1-1 这是一门帮你进阶的好课
试看
14:51
视频:
1-2 风控项目对于个人职业能力的提升
试看
03:58
视频:
1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点
06:43
视频:
1-4 推荐几个课程项目使用的开发工具
04:38
第2章 风控项目需求
5 节|48分钟
收起
视频:
2-1 羊毛党利用群控和接码平台薅尽羊毛
06:00
视频:
2-2 优惠券场景下被薅羊毛的业务逻辑漏洞复盘
05:33
视频:
2-3 基于领域驱动分析优惠券场景下风控的架构设计
10:25
视频:
2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路
18:28
视频:
2-5 优惠券场景下的风控规则和阙值确定
07:08
第3章 风控引擎架构设计及项目演示
5 节|46分钟
收起
视频:
3-1 风控引擎架构的设计思路
14:17
视频:
3-2 画出风控引擎的系统架构图
试看
11:36
视频:
3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因
08:53
视频:
3-4 风控引擎整体技术栈以及版本
08:32
视频:
3-5 亿级行为数据集提供的不同类型的羊毛党人数分布
02:14
第4章 风控引擎组件基础知识准备
17 节|193分钟
收起
视频:
4-1 本章重点和难点
03:27
视频:
4-2 理解Flink数据流编程模型
14:59
视频:
4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount(上)
16:59
视频:
4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount(下)
11:29
视频:
4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构
16:19
视频:
4-6 理解Flink4大基石之状态机制
14:34
视频:
4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount(上)
13:10
视频:
4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount(下)
19:07
视频:
4-9 理解Flink4大基石之窗口机制
14:47
视频:
4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机(上)
09:19
视频:
4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机(中)
05:25
视频:
4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机(下)
07:01
视频:
4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配
08:20
视频:
4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制(上)
11:47
视频:
4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制(中)
05:17
视频:
4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制(下)
08:09
视频:
4-17 本章总结
12:46
第5章 基础设施搭建--环境搭建及单元测试
13 节|115分钟
收起
视频:
5-1 本章重点和难点
01:45
视频:
5-2 画出项目结构图
09:59
视频:
5-3 基于docker的一键式搭建项目环境
08:20
图文:
5-4 【梳理】项目环境搭建步骤
视频:
5-5 Springboot基于Maven多模块构建项目
15:32
视频:
5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写(上)
15:11
视频:
5-7 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写(下)
17:01
视频:
5-8 Flink流计算的单元测试用例编写(上)
14:50
视频:
5-9 Flink流计算的单元测试用例编写(下)
15:22
视频:
5-10 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常
06:09
图文:
5-11 【拓展】简历植入重点及本章涉及面试知识点
图文:
5-12 【作业】本章作业
视频:
5-13 本章总结
10:33
第6章 基础设施搭建--springboot工具类封装
14 节|178分钟
收起
视频:
6-1 本章重点和难点
02:03
视频:
6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类(上)
12:16
视频:
6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类(中)
10:13
视频:
6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类(下)
11:31
视频:
6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类(上)
14:38
视频:
6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类(下)
09:08
视频:
6-7 Springboot集成slf4j+log4j2(上)
15:24
视频:
6-8 Springboot集成slf4j+log4j2(下)
12:39
视频:
6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类
16:55
视频:
6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群(上)
17:18
视频:
6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群(中)
16:58
视频:
6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群(下)
11:48
视频:
6-13 Springboot封装Hbase工具类
18:18
视频:
6-14 本章总结
07:59
第7章 基础设施搭建--flink工具类封装
12 节|172分钟
收起
视频:
7-1 本章重点和难点
01:14
视频:
7-2 Flink使用ParameterTool读取配置
14:59
视频:
7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群(上)
18:37
视频:
7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群(下)
11:24
视频:
7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source
19:44
视频:
7-6 Flink自定义Source读取Redis集群(上)
15:24
视频:
7-7 Flink自定义Source读取Redis集群(下)
14:13
视频:
7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse
17:50
视频:
7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse(上)
12:56
视频:
7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse(下)
13:34
视频:
7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql
21:02
视频:
7-12 本章总结
10:14
第8章 风控数据流入口--事件接入中心
18 节|230分钟
收起
视频:
8-1 本章重点和难点
02:16
视频:
8-2 风控事件接入中心架构搭建思路
06:10
视频:
8-3 事件中心的数据格式
04:42
视频:
8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka
05:50
视频:
8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka
18:46
视频:
8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据
16:33
视频:
8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路
13:24
视频:
8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据
05:59
视频:
8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列
16:03
视频:
8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客(上)
14:34
视频:
8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客(下)
15:42
视频:
8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路
07:34
视频:
8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量(上)
14:24
视频:
8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量(下)
16:08
视频:
8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象
16:16
视频:
8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性
17:27
视频:
8-17 Flink基于滑动窗口每5分钟统计用户最近1小时的登录频率
20:32
视频:
8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作
17:37
第9章 风控规则判断依据--指标计算模块
10 节|116分钟
收起
视频:
9-1 本章重点和难点
02:06
视频:
9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路
08:36
视频:
9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路
07:49
视频:
9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路
21:49
视频:
9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路
06:34
视频:
9-6 Flink和POJO对象之间的关系
17:02
视频:
9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路
10:14
视频:
9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构
21:19
视频:
9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则
04:01
视频:
9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则
16:25
第10章 风控系统核心--规则引擎
9 节|84分钟
收起
视频:
10-1 本章重点和难点
01:24
视频:
10-2 纯Java手写实现规则引擎的思路
07:31
视频:
10-3 纯Java手写实现规则引擎的伪代码
16:10
视频:
10-4 前置知识:什么是面向切面编程(AOP)
06:27
视频:
10-5 Springboot整合AOP
14:53
视频:
10-6 Springboot自定义注解以及通过AOP进行解析
12:38
视频:
10-7 前置知识:什么是Spring的表达式语言(SpEL)
08:18
视频:
10-8 基于Spring表达式语言运行逻辑和关系表达式
06:18
视频:
10-9 风控规则的Mysql表设计思路
10:07
第11章 实时风控--动态规则实现
内容更新中
第12章 风控引擎部署--性能测试
内容更新中
第13章 风控引擎展望--优化与扩展
内容更新中



来源: Flink 从0到1实战实时风控系统

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